分布式數據庫技術在大數據中的應用探析

王崢

摘 要：為了使分布式數據庫技術更好地服務于大數據分析和處理，文章通過闡述分布式數據庫技術的研究目的，分析了大數據應用分布式數據庫技術的優點，并探討了現階段分布式數據庫技術在大數據中的幾種應用，最后對如何更好地應用分布式數據庫技術提出了一些建議。

關鍵詞：分布式數據庫;大數據;數據庫技術

0? ? 引言

人們的生產生活方式隨著信息技術和互聯網的發展產生了巨大的變革。互聯網使信息的傳播速度變得飛快，同時帶來了網絡用戶數量的激增，信息數據的應用廣泛覆蓋了各個領域，數據體系也越來越龐大。在這種情況下，如何在龐大的數據體系當中對有效信息進行科學地提取和合理地分析處理成了數據技術行業值得深思的問題。

傳統的集中式數據處理已經不適用于當前大數據背景下的數據庫管理。各位學者不斷地深入研究，對數據庫技術進行創新優化，研發了分布式數據庫技術。它的出現為當前各種數據的儲存、數據傳播、結果分析等提供了一項重要的新技術，極大地提升了大數據應用的質量和效率，進一步優化數據管理體系，為我國的數據經濟發展做出了重要貢獻。

1? ? 分布式數據庫技術的研究目的

互聯網時代使各大商業主體認識到了網上業務發展給公司經濟效益、顧客服務帶來的便捷。因此，各行業紛紛開拓網上業務服務體系，使互聯網顧客活躍數量不斷遞增，隨之而來的各種數據也越來越多，龐雜的數據管理成為人們關注的問題。且數據的種類也紛亂復雜，包括文本信息、圖片信息、音頻視頻信息，這些信息中有些商業價值極高，而有些數據已經廢棄，需要清理。這就要求數據庫的建設必須進行合理分配，有效識別有價值的信息，刪除無效信息，并且要對數據進行準確分類，為后期大數據運行提供良好的數據基礎。

而傳統的數據庫技術數據處理方式較為單一，在存儲容量、存儲效率、擴容性等方面都存在欠缺，面對日新月異的數據增長量已經不能更好地發揮作用，因此有必要對分布式數據庫技術進行深入探討和研究，了解其在大數據應用當中的優點、應用方式以及存在的問題，并根據研究做出及時調整，更好地完善分布式數據庫技術，使其更好地應用于大數據分析當中。

2? ?大數據應用分布式數據庫的優點

2.1? 使各類數據的安全性有保障

互聯網技術是把雙刃劍，在應用大量數據信息為生活生產提供便捷服務的同時，也給了居心不良之人可乘之機，由于虛擬的網絡狀態無法及時對身份進行核實，存儲數據的網絡系統極易遭到破壞，造成信息泄露的問題。而分布式數據庫技術在對數據進行操作管理的過程中，通過建立一套完備的快捷儲存、精準分析、分類篩選、及時查詢系統，并根據各行業不同的運營情況，通過設置數據訪問權限，數據庫運行安全監測，建立數據運行防火墻等措施，滿足不同用戶端數據獲取要求的同時，高效地保障了數據的安全，防止信息被篡改或發生泄露。此外，分布式數據庫技術還建立了備份和數據恢復功能，可以使用戶在規定時間內恢復誤刪或丟失的數據，給數據的完整性提供了保障[1]。

2.2? 為后期數據分析提供決策依據

在大數據應用到各個行業，商家需要通過對捕捉到的用戶消費數據、行為數據等進行智能化分析，以此來預判顧客的消費習慣和消費傾向，便于后期更好地進行營銷和宣傳。分布式數據庫技術通過對各行業用戶數據的采集，按照商家要求進行不同的數據劃分，例如對網絡電商提供每年的各種品類的商品銷售數據、不同年齡段的消費物品傾向、不同地區的消費水平劃分，或者在網絡金融交易中用戶在各平臺的貸款數據、還款情況、信用程度等。對這些數據的分類收集，能夠為后期的信息整合、分類處理提供可靠的數據決策依據。這使大數據分析更加準確高效，為企業制定最契合的競爭策略，推動企業可持續發展。

2.3? 通過基礎信息挖掘其潛在價值

現階段對于數據的應用已經不只是簡單地進行數據分析和預測，基礎信息只是將行業發展的表象數據呈現出來，更重要的是通過這些寶貴的數據，對他們進行更深層次的價值挖掘。

大數據應用分布式數據庫技術可以更有針對性地對數據進行深層次的價值挖掘。例如在電商行業，對顧客的消費數據進行不同種類的存儲和分析，不僅可以為電商行業提供發展導向，并且這些數據對人們的消費習慣的研究也是非常有價值的。在網絡通信行業，通過收集用戶的評論信息、頁面停留時間、關鍵詞點擊率等數據，可以把握不同年齡階段關注的社會熱點價值取向等[2]。這為更好地進行社會管理，核心社會價值的傳播提供了十分有效的信息，這也是數據庫最主要的應用價值。

3? ? 分布式數據庫技術在大數據中的應用

3.1? 在大量業務中的負載支撐應用

在各行各業網絡服務體系蓬勃發展的過程中，由于服務的客戶體系越來越龐大，且提供的服務分支越來越細化，傳統集中化的數據庫負載能力有限，因此分布式數據庫技術的應用越來越廣泛。一方面，分布式數據庫通過對數據進行不同條件的篩選清洗分流，對有價值的數據進行加工處理和相應的程序運算，之后刪除無效數據，滿足不同行業的業務需求，很好地解決了數據收集過程中負荷量過大的問題。另一方面，分布式數據庫技術通過對每個階段內的熱點信息進行優先等級劃分，合理地進行資源占用傾斜，更方便用戶進行數據查詢，通過這種方式來使數據庫即使在面臨大量任務時仍然能夠保持高效率。

3.2? 在數據存儲擴容方面的應用

顯然，數據的收集與分析給商業發展和學術研究等各行業帶來了極大的應用價值，所以現階段各行業越來越重視對用戶數據的收集與存儲。所保存的數據庫年限越久容量越大，以較長的時間跨度和較廣的空間跨度進行的用戶行為數據分析也就越準確，所產生的預判也就越精準。因此數據的保存是一項非常重要的工作，這就要求現代化的數據庫技術進行存儲方面的擴容，以適應越來越龐雜的用戶數據體系。分布式數據庫技術不同于傳統的低效率數據打包存儲方式，他可以通過對數據庫進行新節點的增設，有效實現數據存儲設備的擴容。新節點的增設可以使數據庫容量增加至先前的十幾倍甚至幾十倍，通過這種方式輕松地應對數據暴漲的情況，滿足現代化數據收集當中因存儲空間不足導致后期無法進行有效的數據分析的問題。

3.3? 在數據加載和查詢方面的應用

傳統的數據庫建設由于管理、存儲、提取等方式較為落后，在顧客進行數據查詢業務過程中，同一時段內的客戶訪問量巨大時，系統加載速度緩慢，無法很好地滿足顧客的查詢要求，還會經常發生系統崩潰的問題。而現階段隨著5G網絡的普及和應用，分布式數據庫技術通過前期用戶數據的分析，可以有效地對客戶進行不同需求的分流，其次還可以通過設置客戶優先級別，針對不同的客戶群體有針對性地提供自助查詢服務。在實際應用中能進行數百個同時訪問任務，可以達到一秒鐘讀取2萬條數據的加載速度，能在兩個小時以內快速完成1億條數據查詢的任務，在一天之內對300多億條數據進行匯總[3]。這充分提高了數據查詢和加載的速度，有效緩解了高峰期數據查詢的壓力。

4? ? 未來如何更好地在大數據中應用分布式數據庫技術

（1）發展專門領域的分布式數據庫技術：要使分布式數據庫技術更好地發展，就要根據不同應用領域做出更精細化的調整。要結合不同行業使分布式數據庫技術更加專業化，例如針對建筑工程、統計科學等領域的數據庫要著重基礎數據的收集，在對數據庫的建設和后期數據分析上要進一步減少誤差，結合行業特點加入相應的智能算法，更加貼合該領域的實際應用。

（2）將分布式數據庫的服務功能進一步完善：當今的時代處在一個全球化發展的過程中，對各項技術的發展和創新不能只局限于本國領域，要結合世界先進發展理念，吸取他國在數據庫發展過程中的成熟經驗，結合我國實際應用情況進行創新發展。將分布式數據庫打造成適宜全球化發展的綜合服務體系，對它的各項現有功能進行完善，并不斷發掘新的服務功能。

（3）朝著數據倉庫和電子商務的方向發展：在分布式數據庫技術的發展過程中，要進一步注重與客戶之間的互動，利用互聯網和智能化信息技術更好地為客戶提供人性化的線上服務，確保收集到的客戶數據更加完善有效，并建立起各行各業互聯互通的數據倉庫，朝著更高端化的電子商務領域發展。

5? ? 結語

綜上所述，依托互聯網技術和智能科技的不斷發展，大數據分析對數據庫技術的應用要求越來越高。現階段，雖然分布式數據庫技術應用于大數據起到了很好的實踐效果，但要更好地滿足數據處理過程中大批量數據的處理、高效率的數據分析、高品質的服務過程等一系列的要求，還需要對分布式數據庫技術進行不斷探索、科學應用、及時創新，在對這項技術不斷完善的過程中，幫助人們更好地解決大數據分析過程當中面臨的各種問題。

[參考文獻]

[1]巫細波.大數據在社會科學領域的應用探討—基于POI大數據的案例[J].社科縱橫，2019（5）：70-74

[2]王志輝.分布式數據庫技術在大數據中的應用[J].信息系統工程，2019（12）：21-22.

[3]陳丹琳.分布式數據庫技術在圖書資料管理系統中的應用[J].青春歲月，2018（19）：232，231.

（編輯 王永超）